1. Mô tả chương trình

Chương trình đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo được xây dựng nhằm trang bị cho người học nền tảng vững chắc về toán học, khoa học máy tính, xử lý dữ liệu, biểu diễn tri thức và phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo. Bên cạnh kiến thức chuyên môn, sinh viên còn được trang bị kiến thức về khoa học xã hội, pháp luật và đạo đức nghề nghiệp.

Chương trình được định hướng ứng dụng – nghề nghiệp, giúp người học hình thành năng lực thiết kế, phát triển và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo phục vụ nhu cầu của doanh nghiệp và xã hội. Sau khi tốt nghiệp, sinh viên có khả năng phân tích, xử lý và đánh giá dữ liệu; xây dựng các mô hình học máy, học sâu; phát triển các hệ thống AI hiện đại; làm việc độc lập hoặc theo nhóm; đồng thời có khả năng tự học, nghiên cứu và thích ứng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số.

Chương trình được xây dựng theo định hướng đăng ký kiểm định chất lượng giáo dục cấp chương trình đào tạo theo tiêu chuẩn của Bộ Giáo dục và Đào tạo.

2. Cấu trúc chương trình đào tạo

Chương trình gồm 153 tín chỉ (không tính Giáo dục thể chất và Giáo dục quốc phòng – an ninh), được tổ chức thành 4 khối kiến thức:

Chương trình được thiết kế theo mô hình hai giai đoạn:

• Giai đoạn 1: Đào tạo trình độ đại học, cấp bằng Cử nhân.
• Giai đoạn 2: Đào tạo chuyên sâu đặc thù, cấp bằng Kỹ sư.

3. Danh sách các môn học

1. Khối kiến thức giáo dục đại cương

• Triết học Mác – Lênin
• Kinh tế chính trị Mác – Lênin
• Chủ nghĩa xã hội khoa học
• Tư tưởng Hồ Chí Minh
• Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam
• Đại số tuyến tính
• Giải tích và ứng dụng trong kỹ thuật – công nghệ
• Xác suất và thống kê cho Khoa học dữ liệu
• Anh văn 1
• Anh văn 2
• Anh văn 3
• Pháp luật và quyền con người
• Giáo dục thể chất 1, 2, 3
• Giáo dục quốc phòng – an ninh 1, 2, 3, 4

Học phần tự chọn:

• Tư duy phản biện
• Logic học
• Văn hóa doanh nghiệp
• Đổi mới sáng tạo và khởi nghiệp.

2. Khối kiến thức cơ sở ngành

Học phần bắt buộc:

• Cơ sở lập trình cho Trí tuệ nhân tạo
• Thực hành Cơ sở lập trình cho Trí tuệ nhân tạo
• Kỹ thuật lập trình cho Trí tuệ nhân tạo
• Thực hành Kỹ thuật lập trình cho Trí tuệ nhân tạo
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật với Python
• Thực hành Cấu trúc dữ liệu và giải thuật với Python
• Nhập môn Trí tuệ nhân tạo
• Thực hành Nhập môn Trí tuệ nhân tạo
• Cơ sở dữ liệu
• Thực hành Cơ sở dữ liệu
• Toán cho học máy
• Thực hành Toán cho học máy
• Mạng máy tính
• Thực hành Mạng máy tính
• Cấu trúc rời rạc
• Hệ điều hành

Học phần tự chọn:

• Phương pháp số
• Thống kê Bayes
• Nền tảng Phân tích dữ liệu
• Thực hành Nền tảng Phân tích dữ liệu
• Khai thác dữ liệu
• Thực hành Khai thác dữ liệu
• Kho dữ liệu
• Thực hành Kho dữ liệu.

3. Khối kiến thức chuyên ngành

Học phần bắt buộc:

• Quản lý dự án Công nghệ thông tin
• Học máy
• Thực hành Học máy
• Deep Learning
• Thực hành Deep Learning
• Nhập môn Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Thực hành Nhập môn Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Thị giác máy tính
• Thực hành Thị giác máy tính
• Hệ thống đa tác tử
• Dữ liệu lớn
• Thực hành Dữ liệu lớn
• Khai thác dữ liệu đa phương thức
• Thực hành Khai thác dữ liệu đa phương thức
• Vận hành hệ thống Trí tuệ nhân tạo
• Đạo đức và pháp luật trong Trí tuệ nhân tạo
• Anh văn chuyên ngành
• Thực tập tốt nghiệp
• Khóa luận tốt nghiệp

Học phần tự chọn:

• Mô hình ngôn ngữ lớn
• Các hệ thống thông minh
• Mô hình hóa và tối ưu cho học máy
• Thực hành Mô hình hóa và tối ưu cho học máy
• Trí tuệ nhân tạo tạo sinh
• Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong y tế
• Thực hành Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong y tế
• Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong thương mại điện tử và marketing số
• Thực hành Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong thương mại điện tử và marketing số
• Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong công nghệ thực phẩm
• Thực hành Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong công nghệ thực phẩm
• Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong công nghệ sinh học
• Thực hành Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong công nghệ sinh học
• Kỹ thuật viết báo cáo và trình bày
• Phương pháp nghiên cứu khoa học.

4. Khối kiến thức chuyên sâu đặc thù (Kỹ sư)

Học phần bắt buộc:

• Học máy nâng cao
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao
• Thực tập kỹ sư
• Đồ án kỹ sư

Học phần tự chọn:

• Công nghệ Blockchain
• Hệ hỗ trợ ra quyết định
• Phát triển ứng dụng IoT
• Phân tích mạng xã hội
• Học máy với dữ liệu đồ thị
• Nhận dạng đối tượng bằng học sâu.

 4. Thông tin tuyển sinh

Người học phải có bằng tốt nghiệp Trung học phổ thông hoặc tương đương và đáp ứng các điều kiện xét tuyển hoặc thi tuyển theo quy định của Trường. Ngoài ra, chương trình còn cho phép công nhận kết quả học tập đối với người đã tốt nghiệp cao đẳng cùng ngành hoặc ngành gần, sinh viên đang học ngành khác tại Trường hoặc người đã có bằng đại học thứ nhất ở ngành khác theo quy định hiện hành của Trường.

5. Thời gian đào tạo và số tín chỉ

Chương trình được thiết kế với thời gian đào tạo 3,5 năm. Tổng khối lượng học tập tích lũy là 153 tín chỉ (không tính các học phần Giáo dục thể chất và Giáo dục quốc phòng – an ninh).

Sinh viên hoàn thành giai đoạn đại học được cấp bằng Cử nhân; hoàn thành thêm giai đoạn chuyên sâu đặc thù sẽ được cấp bằng Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo theo quy định của Trường.

6. Cơ hội nghề nghiệp sau tốt nghiệp

Sau khi tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo, người học có thể đảm nhiệm các vị trí:

• Kỹ sư phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo, tham gia xây dựng phần mềm, nền tảng số và hệ thống tự động hóa tích hợp AI.
• Chuyên viên phân tích và xử lý dữ liệu, thiết kế quy trình khai thác dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định.
• Chuyên viên thiết kế và triển khai các giải pháp công nghệ thông minh như chatbot, hệ gợi ý, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các sản phẩm AI trong doanh nghiệp.
• Thành viên bộ phận kỹ thuật hoặc R&D nghiên cứu, thử nghiệm và cải tiến các mô hình, thuật toán và công nghệ AI.
• Giảng dạy hoặc nghiên cứu trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo tại các trường đại học, viện nghiên cứu hoặc trung tâm nghiên cứu.

Ngoài ra, chương trình cũng tạo nền tảng để người học tiếp tục học tập ở các bậc cao hơn trong các lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu và Công nghệ thông tin.

7. Chuẩn đầu ra

Chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLO1–PLO9).

• PLO1 (C3 – Cử nhân; C3 – Kỹ sư): Áp dụng kiến thức nền tảng về toán, khoa học tự nhiên, khoa học xã hội và công nghệ thông tin vào trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
• PLO2 (C4 – Cử nhân; C5 – Kỹ sư): Phân tích và tổ chức được các kiến thức lý thuyết ngành, chuyên ngành và kiến thức thực tiễn vững chắc để lựa chọn hướng giải quyết các bài toán Trí tuệ nhân tạo.
• PLO3 (P3 – Cử nhân; P4 – Kỹ sư): Thực hiện đúng các kỹ năng nghề nghiệp, bao gồm tư duy hệ thống trong việc xử lý các bài toán ở lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
• PLO4 (P3 – Cử nhân; P3 – Kỹ sư): Thực hiện đúng kỹ năng tự học, nghiên cứu và khám phá tri thức trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
• PLO5 (A3 – Cử nhân; A3 – Kỹ sư): Tuân thủ đạo đức và trách nhiệm nghề nghiệp trong phát triển và ứng dụng các hệ thống Trí tuệ nhân tạo.
• PLO6 (P3 – Cử nhân; P3 – Kỹ sư): Thực hiện đúng kỹ năng hợp tác, tổ chức và làm việc theo nhóm.
• PLO7 (P4 – Cử nhân; P4 – Kỹ sư): Thực hiện thành thạo kỹ năng truyền đạt, trao đổi thông tin và ngoại ngữ để phục vụ công việc chuyên môn.
• PLO8 (R4 – Cử nhân; R4 – Kỹ sư): Phân tích được bối cảnh xã hội và nhu cầu doanh nghiệp để triển khai được vấn đề trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo phù hợp yêu cầu thực tiễn.
• PLO9 (P3 – Cử nhân; P4 – Kỹ sư):
• Đối với Cử nhân (P3): Thực hiện đúng việc lập kế hoạch, điều phối, đánh giá và cải tiến hiệu quả các hoạt động hoặc dự án Trí tuệ nhân tạo.
• Đối với Kỹ sư (P4): Thực hiện thành thạo việc tổ chức, quản lý, cải tiến các hoạt động chuyên môn trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.

Chú thích thang đo năng lực:

• C: Kiến thức (Cognitive Domain – Bloom)
• P: Kỹ năng (Psychomotor Domain – Bloom)
• A: Thái độ, phẩm chất (Affective Domain – Bloom)
• R: Mức độ thành thạo nghề nghiệp (Crawley Proficiency Rating Scale)